www.ydisp.cn/oss/202207/14/a3701c461587f1515265863ff089051d0900ea.png"style="width:451px;能见度：可见；height:303px;"data-type="inline">知乎上有个热门问题，日常工作中Python+Pandas可以代替Excel+VBA吗？我的建议是两者是互补的，没有谁可以代替其他.复杂数据分析与挖掘Python+Pandas，Excel+VBA用于日常简单的数据处理从数据处理和分析能力来看，Python+Pandas绝对可以替代Excel+VBA，而且远比后者强大。但从便利性、传播性来说，从市场接受度来看，Excel+VBA在职场上还是不可替代的。因为Excel符合大多数人的使用习惯，而且使用成本更低。就像Photoshop可以编辑更专业一样照片，为什么大多数人都用美图秀秀？道理是一样的。从市场接受度来看，Python和Excel有3个区别。注意，我这里说的是区别，不是缺点，因为没办法吨o比较不同类型事物的优缺点。1、Python的学习门槛比较高。Python虽然是最容易上手的编程语言，但它仍然是一门需要你了解变量、函数、逻辑语句、类、线程过程等编程知识的编程语言。对于一些非IT专业人士来说，学习门槛相当高。而学习Python数据分析不仅仅是学习Python语法本身，还需要学习Pandas、Numpy、Matplotlib、SKlearn等各种数据科学库，因为大部分数据处理函数都封装在这些库中。很多库并不像Python本身那么难学，因为这些大型库的生态非常复杂。比如Pandas至少有几千个函数方法，还有无数的参数和逻辑，就像你在用Excel的底层代码做数据分析一样。所以Python擅长处理复杂度高、重复度高、数据量大的场景。Excel呢？几乎大部分懂一点计算机的人都可以零基础看一些教程就可以使用函数和数据透视表进行数据处理，上手成本极低。当然，高级操作和VBA也是需要时间去学习的。2.使用Python的成本比较高。正如我前面所说，Python不像Excel这种图形界面软件，可以开箱即用，没有任何问题。与Excel相比，Python使用起来比较麻烦。有可能你运行成功的代码切换到同事的电脑上就会出现bug，因为Python涉及到环境配置，依赖，语法格式比较严格，稍有不妥就会报错。所以很多Python学习者会止步于安装配置、BUG处理，在数据分析之前就放弃了。对于Excel，这些问题可能不存在，或者很少。公司从董事长、CEO到基层员工，几乎无一不使用Excel。你用Excel做的东西可以同步给领导和同事，没有沟通障碍，即使使用VBA等复杂的函数，也能轻松解释。当然，这里不涉及复杂的开发场景，只是日常办公中的数据处理和协作。Excel比Python更实用。如果你是跑算法，写自动化工具，Python绝对适合。3.Excel在某些应用场景中被泛化，导致路径依赖。大多数人对Excel都有路径依赖。Excel已经存在了几十年，在各行各业都有很深的应用。积累了很多代码、公式、流程、材料等，一夜之间很难找到替代品。Excel是世界上最成功的软件之一。微软每年雇佣数千名工程师开发和维护Excel，并将Excel包装成日常办公最方便的数据工具。事实上，微软考虑的是满足95%的人的需求，剩下的5%的人可以尽情使用Java、Python等工具。所以并不是说功能越强就应该越用，我们应该结合现有的规则、经验和市场情况做出最明智的选择。小结综上所述，大部分人用Excel代替Python进行数据分析是很正常的。因为简单有效的东西往往是最受欢迎的，Python一直在朝这个方向努力，相信它的明天会无比光明。
